2026/7/6 9:00:00 ~ 2026/7/7 9:00:00 (JST)

最近の発表

Amazon SageMaker HyperPod now supports disaggregated prefill and decode

Amazon SageMaker HyperPod は、大規模言語モデル (LLM) 推論の 2 つのフェーズ (プリフィルとデコード) を専用の GPU プールに分け、GPU ダイレクト RDMA を使用して Elastic Fabric Adapter (EFA) を介してそれらの間でキー値 (KV) キャッシュを転送する推論の最適化である分離型プレフィルおよびデコード (DPD) をサポートするようになりました。チャットアシスタント、エージェントパイプライン、検索拡張生成、ロングドキュメント分析用のLLMを本番環境で運用しているお客様は、混合トラフィックでもトークンごとのレイテンシーと予測可能なスループットが必要ですが、プレフィルとデコードが同じGPUを共有している場合、1つのロングコンテキストリクエストで同時リクエストごとにトークンの生成が停止し、顧客は一方のフェーズを保護するために一方のフェーズをオーバープロビジョニングせざるを得なくなります。\n DPD を使用すると、お客様は 1 組の GPU でコンピューティングバウンドのプリフィルを実行し、別の GPU セットでメモリ帯域幅バウンドデコードを実行できるため、2 つのフェーズが同じリソースをめぐって競合することがなくなります。これにより、持続的な同時実行でもトークンごとのレイテンシの一貫性が高まり、厳密なレイテンシSLOでもより高いグッドプットが得られ、ワークロードの入出力の分散に合わせてプレフィルとデコードの容量を個別にスケーリングできるようになります。インテリジェントルーターは、長いコンテキストのリクエストを細分化されたパスに自動的に転送し、短いプロンプトをデコーダーに直接送信します。これにより、顧客は短いプロンプトで転送オーバーヘッドを支払うことなく、必要なトラフィックから利益を得ることができます。お客様は、HyperPod 推論オペレーターの推論エンドポイントにすでに使用しているのと同じ「InferenceEndpointConfig」カスタムリソースに「PDSpec」セクションを追加することでDPDを有効にできます。DPDは、HyperPodの既存のKVキャッシュオフロードおよびインテリジェントルーティング機能と組み合わせることができます。 DPD は、EKS オーケストレータを使用する SageMaker HyperPod クラスターで、Amazon SageMaker HyperPod が利用可能なすべての AWS リージョンの EFA 対応インスタンスタイプで利用できます。詳細については、Amazon SageMaker AI 開発者ガイドの「HyperPod 推論のための分散型プレフィルとデコード」を参照してください。

Amazon Cognito now supports self-service provisioned API rate limits

Amazon Cognito では、プロビジョンド API のレート制限をオンデマンドで増減できるようになりました。Cognito には、各 AWS リージョンのユーザープールで実行できる 1 秒あたりの最大オペレーション数に対するデフォルトのレート制限があり、調整可能な API カテゴリには追加の制限を購入できます。新しいオンデマンドモデルでは、アプリケーションのトラフィックパターンに合わせてレート制限をより迅速に増減できます。\n 以前は、Cognito API のレート制限を調整するには、サービスクォータを通じて引き上げをリクエストし、リクエストを手動で確認していました。そのため、予想されるトラフィックの急増に先立って、事前にレート制限を計画する必要がありました。これで、Amazon Cognito コンソールまたは新しい制限プロビジョニング API オペレーションを使用して、希望する Cognito のレート制限をアカウントレベルの最大制限まで設定できる新しいセルフサービスエクスペリエンスが実現しました。レート制限の変更はすぐに有効になります。 Amazon Cognito が利用可能なすべての AWS リージョンの調整可能な API カテゴリでは、セルフサービスでプロビジョニングされた制限を利用できます。このアドオン機能の料金の詳細については、Amazon Cognito の料金表ページを参照してください。開始するには、開発者ガイドを参照してください。

Amazon SageMaker Studio now integrates with Hugging Face for one-click model deployment and customization

Amazon SageMaker Studio は Hugging Face からの直接統合をサポートするようになりました。これにより、モデルの検索から、完全に構成された Studio 環境内でのモデルの操作までを、ワンクリックで行えるようになりました。Hugging Face でサポートされているモデルを選択し、「SageMaker AI でカスタマイズ」または「SageMaker AI にデプロイ」を選択すると、モデルがプリロードされてすぐに使用できる状態で、対応するワークフローページに直接移動します。\n 以前は、モデルの検出から作業環境に移行するには、AWS Console を操作して SageMaker AI を見つけ、環境を設定し、サーバーレスモデルをカスタマイズするための IAM 権限を設定する必要がありました。多くの場合、最初のジョブを実行する前に Service Quotas を使用して GPU 割り当ての引き上げをリクエストする必要がありました。これで、新規のお客様は標準の AWS サインアップを完了すると、サーバーレスモデルのカスタマイズジョブの権限があらかじめ設定された SageMaker Studio 環境を手に入れることができます。これには、強化学習、モデル評価、SageMaker または Bedrock エンドポイントへのデプロイのためのカスタム報酬機能による微調整などが含まれます。検証済みのお客様は、クォータの増額をリクエストすることなく、エンドポイント、デプロイメント、トレーニングジョブ、ノートブック全体でG5、G6、G4dnインスタンスへのデフォルトのGPUアクセスを利用できます。クォータ制限と使用状況情報は、Studio環境内で直接各インスタンスタイプに表示されます。Hugging Face または SageMaker 製品ページからサインインしたリピーターのお客様は、環境を選択し、すぐに使用できるモデルで SageMaker Studio に直接アクセスします。

この機能は、Amazon SageMaker Studio がサポートされているすべての AWS コマーシャルリージョンで利用できます。開始するには、Hugging Face でサポートされている任意のモデルにアクセスし、「SageMaker AI でカスタマイズ」または「SageMaker AI にデプロイ」を選択するか、SageMaker Studio ページから「はじめに」をクリックします。詳細については、Amazon SageMaker ドキュメントの「Studio のサービスクォータ」を参照してください。

Amazon EVS VCF 9.0 and 9.1 support

本日、Amazon Elastic VMware Service (EVS) が VMware Cloud Foundation (VCF) 9.0 と 9.1 をサポートするようになったことを発表します。\n Amazon EVS では、最新の VCF ソフトウェアを EC2 ベアメタルインスタンス上の Amazon 仮想プライベートクラウド (VPC) 内で直接実行できます。今回の発表により、VCF 9.0 と最近リリースされた VCF 9.1 バージョンを実行する VMware 仮想化ソリューションのインストール、運用、管理を完全に制御できるようになりました。Amazon EVS では、現在データセンターで使用しているのと同じツール、プロセス、スキルを引き続き使用できます。VCF 環境は、ご自身で管理することも、経験豊富な AWS パートナーと連携して管理することもできます。これにより、使い始めるのに役立つコードアーティファクトとして、サンプル、テンプレート、インフラストラクチャを含む EVS GitHub 向けソリューションリポジトリも立ち上げます。

このリリースは Amazon EVS が提供されているすべてのリージョンで利用できます。

詳細については、発売ブログ、Amazon EVS 製品詳細ページ、およびユーザーガイドをご覧ください。

AWS Certificate Manager now supports the ACME protocol for public certificates

AWS 証明書マネージャー (ACM) では、Certbot、Kubernetes の証明書マネージャー、acme.sh などの ACMEv2 互換クライアントを使用して、Amazon Trust Services から 45 日間有効なパブリック TLS 証明書を発行するフルマネージド型 ACME サーバーエンドポイントをプロビジョニングできるようになりました。CA/ブラウザフォーラムが 2029 年までに証明書の有効期間を 47 日間とすることを義務付けているため、パブリック証明書を手動で管理することは不可能になっています。ACM の ACME サポートにより、開発者は標準ベースの方法で証明書の発行と更新を完全に自動化できます。\n PKI 管理者は、一元管理されたガバナンスコントロールを備えたマネージド ACME エンドポイントを作成できます。つまり、ドメインスコープを定義して各クライアントが発行できる証明書を制限したり、ワイルドカードの使用に関するポリシーを適用したり、DNS 認証情報を配布せずに証明書リクエストをアプリケーションチームに委任したりできます。ドメイン検証はエンドポイントレベルで 1 回実行され、アプリケーション所有者は標準の ACME クライアントを使用して証明書を要求します。すべてのアクティビティは、AWS CloudTrail ロギングと Amazon CloudWatch メトリクスを使用して ACM コンソールに表示されるため、監査が容易になります。 ACM の ACME サポートは、すべての商用 AWS リージョンで利用できます。料金の詳細については、ACM 料金表ページをご覧ください。開始するには、AWS ニュースのブログ投稿にアクセスするか、ドキュメントをお読みください。

CloudWatch Application Signals now automatically captures errors, performance anomalies, and deployment events

本日、AWS は Amazon CloudWatch Application Signals 向けのサービスイベントを発表しました。これにより、追加のコード変更なしに、例外イベントとレイテンシーイベントのスナップショット、関数レベルのパフォーマンスデータ、およびデプロイイベントが、インストルメントされたサービスから自動的にキャプチャされます。お客様は、CloudWatch コンソールで [CloudWatch] > [アプリケーションシグナル] > [サービス] > [エラー] に移動することで、デプロイによって新しい例外が導入されたかどうかをすばやく識別できるようになりました。\n サービスイベントは、CloudWatch アプリケーションシグナルが有効になっているすべてのアプリケーションで使用できます。お客様は ADOT SDK または Amazon CloudWatch オブザーバビリティ EKS アドオンを使用してアプリケーションをインストルメントします。アプリケーションシグナルがアクティブになると、サービスイベントは例外イベントとレイテンシーイベントのスナップショットとデプロイイベントを自動的にキャプチャし始めます。オプションで、ファンクションコールメトリクスを有効にすることで、顧客はパフォーマンスをより詳細に把握できます。

サービスイベントはすべての商用 AWS リージョンで利用できます。サポートされている言語は Java、Python、および JavaScript です。

はじめに、Amazon CloudWatch ユーザーガイドの「サービスイベントのモニタリング」を参照してください。サービスイベントデータはログとしてキャプチャされます。関数呼び出しメトリクスは OpenTelemetry メトリクスとしてキャプチャされます。CloudWatch の標準料金が適用されます。詳細については、CloudWatch の料金表を参照してください。

AWS CodePipeline now available in Asia Pacific (New Zealand) region

本日より、AWS CodePipeline がアジアパシフィック (ニュージーランド) リージョン (ap-southeast-6) で利用できるようになりました。AWS CodePipeline は、ソフトウェアのリリースに必要なステップをモデル化、視覚化、自動化できる継続的デリバリーサービスです。CodePipeline では、コードの構築、運用前環境へのデプロイ、アプリケーションのテスト、本番環境へのリリースといったリリースプロセス全体をモデル化できます。その後、CodePipeline は、コードが変更されるたびに、定義されたワークフローに従ってアプリケーションをビルド、テスト、デプロイします。パートナーツールと独自のカスタムツールをリリースプロセスのどの段階にも統合して、エンドツーエンドの継続的デリバリーソリューションを構築できます。\n CodePipeline は、他の AWS サービス (CodeBuild、CodeDeploy、CloudFormation など) とネイティブに統合され、GitHub などのサードパーティとの統合や独自のカスタムプラグインとの統合をサポートしているため、エンドツーエンドの CI/CD パイプラインを調整するための包括的なソリューションを提供します。CodePipelineは、手動による承認ゲート、IAMベースのアクセス制御、保存時と転送中のアーティファクトの暗号化を統合することで、チームがガバナンスポリシーを実施し、ソフトウェアデリバリーライフサイクルを通じて強固なセキュリティ体制を維持できるよう支援します。CodePipeline を使用すると、組織は CI/CD ワークフロー内で直接セキュリティスキャンとコンプライアンスチェックを自動化できるため、業界のフレームワークに対する一貫性のある信頼性の高い検証が可能になります。

開始するには、AWS マネジメントコンソールにサインインし、サービスの使用を開始するためのパイプラインを作成します。CodePipeline の概要を知りたい場合は、ステップバイステップのチュートリアルが含まれている「はじめに」を参照してください。CodePipeline では、使用した分だけお支払いいただきます。前払い料金や長期契約はありません。CodePipeline の詳細については、料金表ページを参照してください。

AWS Secrets Manager adds managed external secrets support for Paddle and GitLab

AWS Secrets Manager では、外部シークレットのマネージド機能を拡張して、パドル API キーと GitLab アクセストークンが含まれるようになりました。マネージド型外部シークレットを使用すると、サポートされているサードパーティサービスとのファーストクラスの統合が可能になり、お客様は AWS Secrets Manager からサードパーティの認証情報を自動的にローテーションできます。\n 今回のリリースにより、Paddle のネイティブローテーション API を使用して Paddle API キーのローテーションを管理できるようになります。猶予期間を設定できるため、アプリケーションは中断することなく新しいキーにシームレスに移行できます。GitLab では、GitLab のアトミックローテーションメカニズムを使用して、個人アクセストークン、グループアクセストークン、プロジェクトアクセストークンという 3 種類のアクセストークンをローテーションできるようになりました。 これらの新しいインテグレーションは、既存のマネージド型外部シークレットインテグレーションを BigID、Confluent Cloud、Datadog、MongoDB Atlas、Salesforce、Snowflake と統合し、顧客がサードパーティ製のソフトウェアベンダーのシークレットを管理できるようにします。 Paddle と GitLab が管理する外部シークレットは、AWS Secrets Manager が管理する外部シークレットがサポートされているすべての AWS リージョンで利用できます。詳細については、AWS Secrets Manager が管理する外部シークレットのドキュメントをご覧ください。

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